角色一致性到底先崩在哪:训练、提示词还是推理控制?
remixeconomy · reddit · 2026-09-08
- 发帖人讨论图像生成中「角色一致性」失败的归因难题:我们很难区分「模型没学好角色」和「测试方式不当」。
- LoRA 在接近训练参考集的提示词下看起来很稳,但一旦换机位、全身像、换装、加入第二个人或遮挡面部,大家就归咎于训练失败。
- 实际上失败原因混合了多个因素:模型实际学到的身份强度、提示词与身份的竞争、推理时的参考/控制策略、以及偏离训练分布的程度。
- 作者列出可选排查路径:重训/改数据集、改 caption 或触发词策略、调 LoRA 强度、推理时加参考/控制、改提示词结构、或接受部分镜头需要编辑/inpaint 而非重新生成。
- 核心观点:划清「角色模型不够好」与「这是推理/控制问题」的界限,比再晒四张完美生成图重要得多。
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